大数据计算MaxCompute我现在弄的这个数据合并 历史数据+datahub的binlog变化?

在处理大规模数据合并的场景下，确实可能会面临性能和效率方面的挑战。针对您描述的情况，以下是一些可能的方法和建议，以提高实时或准实时数据合并的效率：

数据分区和分桶：对于历史数据和实时数据，考虑使用数据分区和分桶的方式进行存储和管理。通过将数据按照某个维度进行划分，可以提高查询和合并的效率。例如，可以按照日期、时间戳等将数据进行分区，或者根据某个唯一标识进行分桶。

增量同步和增量计算：对于实时数据，可以采用增量同步和增量计算的方式，只处理新增、修改或删除的数据，而不需要每次都对整个历史数据集进行处理。这可以通过监控数据源的变化并实时同步到目标数据存储中，然后将变化的数据进行增量计算和合并。

缓存和索引：考虑使用缓存和索引来加速数据的访问和查询。可以将常用的数据或计算结果缓存起来，避免每次都进行全量计算。此外，对于经常需要查询或合并的字段，可以创建相应的索引，以提高查询效率。

并行计算和分布式处理：利用并行计算和分布式处理的特性，将计算任务分发到多个计算节点上并行执行，以加快处理速度。MaxCompute 作为大数据计算引擎，支持并行计算和分布式处理，可以利用其强大的计算能力来处理大规模数据。

数据预处理和优化：在进行数据合并之前，可以进行一些数据预处理和优化操作，以减少数据量、提高数据质量和整理数据结构。这包括数据清洗、数据压缩、数据格式转换等。通过减少数据的冗余和优化数据结构，可以减少计算和存储的开销。

数据仓库设计和优化：设计合理的数据仓库结构和模型，以满足查询和合并的需求。合适的表结构、分区方式和索引设计可以提高查询效率和数据合并的性能。

物理删除的只能靠flink，如果没有flink只能依靠手动隔断时间拉一下全量覆盖，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”